RT-Trajectory
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Google DeepMind,University of California San Diego,Stanford University
- Typ organizace
- Industry,Academia,Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 3 November 2023
- Autoři
- Jiayuan Gu, Sean Kirmani, Paul Wohlhart, Yao Lu, Montserrat Gonzalez Arenas, Kanishka Rao, Wenhao Yu, Chuyuan Fu, Keerthana Gopalakrishnan, Zhuo Xu, Priya Sundaresan, Peng Xu, Hao Su, Karol Hausman, Chelsea Finn, Quan Vuong, Ted Xiao
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Robotics
- Úkol
- Robotic manipulation
- Přístup
- Reinforcement learning
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- tokens
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Unknown
- Citace
- 138
from blog https://deepmind.google/discover/blog/shaping-the-future-of-advanced-robotics/ "When tested on 41 tasks unseen in the training data, an arm controlled by RT-Trajectory more than doubled the performance of existing state-of-the-art RT models: it achieved a task success rate of 63%, compared with 29% for RT-2." the task suite is custom, not public
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- RT-Trajectory: Robotic Task Generalization via Hindsight Trajectory Sketches
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
RT-Trajectory byl zveřejněn Google DeepMind,University of California San Diego,Stanford University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během November 2023. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry,Academia,Academia.
funguje v oblasti Robotics, a je zaznamenán jako vykonávající úkol robotic manipulation.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.
Odpovědi
RT-Trajectory — běžné otázky
RT-Trajectory— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
RT-Trajectory— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
RT-Trajectory— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google DeepMind,University of California San Diego,Stanford University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Academia,Academia.
RT-Trajectory— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v November 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
RT-Trajectory— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Robotics, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol robotic manipulation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
RT-Trajectory— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.